Individuelle Software-Lösungen für Industrie 4.0 im Maschinen

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Industrie 4.0
Software-Lösungen im
Maschinen- und Anlagenbau
Symposium „Industrie 4.0 konkret“
an der Rheinische Fachhochschule Köln
Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt
Who am I?
Dipl.-Kfm. Matthias Bohnen
✔ Geschäftsführender Gesellschafter Brockhaus GmbH,
Heidelberg und Brockhaus Consulting GmbH, Wiesbaden
✔ Software Architekt und/oder Entwicklungsleiter bei
versch. MES Projekten im Maschinenbau
✔ Software Architekt und Mitglied des Industrie 4.0
Innovationsteams der cellent AG
✔ Lehrbeauftragter im Software Engineering an versch.
Hochschulen
(auch der Rheinischen Fachhochschule Köln
)
2
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Industrie 4.0
Die vierte industrielle Revolution
Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts. Im Unterschied zu Öl gehen Daten
auch nicht aus, sondern werden immer mehr. Wichtig ist es, nicht nur eine
Menge Daten zu haben, sondern diese richtig aufbereitet und visualisiert zu
bekommen.
--- Stefan Ferber, Robert Bosch AG
Die Vision wäre, aus meiner Sicht, viel mehr über die aktuelle Realität im
Shopfloor zu wissen und damit eine bessere und aktuellere
Entscheidungsgrundlage für alle Produktions-Akteure zu schaffen
--- Dieter Spath, Fraunhofer IAO
Der Fokus im im Maschinenbau muss sich von der Hardware zur
Informationsverarbeitung verschieben … nennen wir es Software.
--- Prof. Dr. Detlef Zühlke / DFKI (Saarbrücken)
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Industrie 4.0
Indistrie 4.0 und vertikale Integration
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Anwendungsszenarien
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Anwendungsszenarien
Folgende Szenarien waren Gegenstand verschiedener Projekte
im Kundenumfeld
✔ Konzeption und Implementierung von MES Systemen im
Maschinenbau.
✔ Überwachung und Steuerung der
Produktion mittels mobiler
Endgeräte
✔ Speicherung und Auswertung von
Sensordaten aus der Produktion
✔ Verfolgung von Produktionsaufträgen im Produktionsprozess
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Ausgangssituation
Folgende Randbedingungen waren in allen Projekten
(kundenseitig sowie prototypisch / evaluierend) zu beachten:
✔ Keine Lizenzkosten, ausschließliche Verwendung von Open Source
Technologien.
✔ Geringe Kosten durch Hardware (es handelte sich u.a. um
Prototypen, die auf Technologiemessen
ausgewählten Kunden gezeigt wurden).
✔ Hohe Integration in den bestehenden
kundenseitigen Technologiestack
(hier Java EE 6 und JBoss).
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Das Beispielszenario
schematisierte Taktfertigung
Station A
Station B
Siematic S7
Fördereinrichtung
Lichtschranke
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Szenario I
Überwachung und Steuerung
der Produktion mittels
mobiler Endgeräte
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Mobile Endgeräte
Bedeutung
Damit der Mensch mit
der Produktionssteuerung
oder der Maschine interagieren kann, muss
die mobile Assistenz zunehmen.
Bei einer Fehlermeldung
einer Maschine kann sich
Grafik: Fraunhofer IOT
das ›iProductionPad‹ vor Ort
vernetzen und den Fehlerspeicher auslesen und interpretieren.
Das ›iProductionPad‹ kann Temperaturen oder Frequenzen der Maschine
messen, Anweisungen geben und deren Zustand sehr schnell analysieren und
diagnostizieren.
--- Prof. Dr. Gunter Reinhard, TUM
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Steuerung
✔ Ablösung kostenintensiver Touch-Panels beim Endkunden
(~ 100 Panels, mögl. Reduktion um ca. 80%)
✔ Arbeitserleichterung bei Einrichtung und Wartung der
Produktionsstrecke
✔ OPC DA bzw. proprietäre Eigenentwicklung des Kunden zur
Maschinenkommunikation
➢ Im Fall OPC DA utgard / eclipseSCADA Clients
➢ Aktuell: Brockhaus-interne Weiterentwicklung
mit OPC UA, hier Prosys (100% Java)
auf der Server und Client-Seite
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Steuerung
Siematic S7
Integrationsbus
Lokalisierung basierend auf RSSI
Bluetooth
Beacon
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Steuerung
✔ Die Umsetzung beim Kunden ...
https://vimeo.com/107448682
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Überwachung
✔ Ablösung kostenintensiver Touch-Panels beim Endkunden
(Reduktion um 80%)
✔ Arbeitserleichterung bei Einrichtung und Wartung der Anlage
➢ Zzgl. zu OPC / OPC UA auch MQTT
➢ Open Source MQTT Broker HiveMQ
➢ Open Source MQTT Client eclipse Paho
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte:
Steuerung & Überwachung (LeanVISU)
Siematic S7
MQTT
OPC
Integrationsbus
Factory Publication
Pattern
(IBM)
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Quick-Info
✔ Nach Steuerung und Überwachung weitere ad-hoc Informationen
➢ zu aktuellem Maschinenzustand (grafisch visualisiert)
➢ Technische Dokumentation
✔ Erweiterung des Integrationsframeworks um
➢ Datei- Schnittstellen (Java NIO2), Web Services (REST / SOAP), JMS,
RMI, MQTT, OPC, …
➢ Daten-Konvertierung (JSON/XML),
Speicherung (relational, Big Data)
➢ Push-Notification zu Web-Clients
➢ Flexible Konfiguration mittels Spring DI
➢ Alternativen wie ESB oder Apache Camel
wurden in Betracht gezogen
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte:
Überwachung (Quick Info) und technische Information
Siematic S7
MQTT
OPC
Integrationsbus
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Szenario II
Speicherung und Auswertung
von Sensordaten
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Warum?
Auswertung der Daten hinsichtlich:
✔ MES KPIs wie im VDMA Einheitsblatt 66412 beschrieben:
➢ Verfügbarkeit, Effektivität
➢ Produktqualität insbes. in Verbindung mit Tracking & Tracing
✔ (Predictive) Maintenance:
➢ Überwachung der Maschinenzustände und belastungsabhängiger Wartungsintervalle
➢ Verarbeitung komplexer Ereignisse
➢ Mustererkennung in den Daten zwecks Voraussage
von Störungen und Defekten
(aber: die Programmierung der Daten zu
mathematischen Modellen ist harte Arbeit)
Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt
Das Problem
Time Series Data und relationale Datenbanken
passen nicht (gut) zusammen:
✔ Datenmenge und Geschwindigkeit des
Auftretens sind enorm groß / schnell
✔ Datenhaltung ist ggf. verteilt
✔ Datenmodell ist extrem simpel, keine
Notwendigkeit für referentielle Integrität, Relationen usw.
Sensor ID
Zeitstempel
Wert
100 ms 'Taktung':
1 min 'Taktung':
1h 'Taktung':
Zeitstempel
Wert
26.298.000 Werte pro Monat
43.830 Werte pro Monat
740 Werte pro Monat
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Data Acquisition
Speicherung von Sensordaten
Cassandra is really good for time-series data
because you can write one column for each period
in your series and then query across a range of time
using sub-string matching.
This is best done using columns for each period
rather than rows, as you get huge IO efficiency
wins from loading only a single row per query.
Siematic S7
MQTT
OPC
Amazon EC2
Integrationsbus
lokal
– MyDrive Telemetry
(15 billion records on average)
LAN
Cloud
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Sind die Daten einmal gespeichert ...
… will man sie auch verarbeiten (s.o.)
✔ Ohne relationale Datenbank auch kein SQL,
Apache Cassandra bietet SQL-like CQL
✔ Daten sind ggf. verteilt
✔ Performance, Performance, Performance
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aktueller
Schwerpunkt /
ongoing work
Data Acquisition
Auswertung von Sensordaten: Qualität und Trends
MQTT
OPC
Integrationsbus
Amazon EC2
Cloud
Lokal
LAN
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Sind die Daten einmal gespeichert ...
… will man sie auch verarbeiten (s.o.)
✔ Complex Event Processing und Event-driven Architecture
➢ Daten werden zum Zeitpunkt ihres Entstehens und nicht nach ihrer
Speicherung verarbeitet
➢ Das System reagiert (asynchron) auf Ereignisse
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Master Thesis: Industry 4.0, CEP and Big Data
Joint Master Thesis in the field of Complex Event Processing and Big Data Storages
in production lines within the automotive industries
The master thesis of Steffen Templin was done
in collaboration of Dürr Systems, University of
Siegen and Brockhaus Group.
•
•
•
Real-time analysis of complex events from
several streams / sensors in production
processes
Storing large amounts of sensor data in
NoSQL datastores
Prototypical implementation using
OpenSource technologies (WSO2 CEP /
ESB, MongoDB)

Consulting/ Development
Training / Coaching

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Research / Academia
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Szenario III
Verfolgung von Produktionsaufträgen
im Produktionsprozess
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Sind die Daten einmal gespeichert ...
… will man sie auch verarbeiten (s.o.), dazu gehört auch:
✔ Produkt- / Auftragsbezug der Sensordaten zwecks:
➢ Qualitätsüberwachung,
➢ Nachkalkulation,
➢ …
✔ Tracking & Tracing der Produktionsaufträge
✔ Hardware:
NFC mit Raspberry Pi (50 EUR/St.)
oder Mobile mit NFC Reader/Writer
(Python (→ Java) → MQTT)
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bislang
Prototyp
Tracking und Tracing
Überwachung des Produktstatus mittels NFC
Siematic S7
MES
Detailed
Scheduling
Resource
Management
Tracking
Dispatching
Definition
Management
Execution
Integrationsbus
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Analysis
Data
Collection
Resümee
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Resümee
Zusammengefasst:
✔ Software-Technologien sind alle vorhanden und einsatzfähig
✔ Eintrittsschwelle ist (eigentlich)
gering
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Resümee
Die subjektive Wahrnehmung:
➢ Thema ist von großen
allgemeinem Interesse, jeder
sortiert sich
➢ Maschinenbau in seiner Breite
i.d. Umsetzung eher zögerlich,
einige Vorreiter existieren
➢ Mindshift oftmals auf Managementebene nicht erfolgt
(1% mehr Effizienz ist besser als
30% mehr Serviceumsatz)
➢ Kleine Unternehmen oder Branchenriesen (SAP, Siemens, T-Systems, …)
der ITK Industrie dominieren die
SW-Seite, der Mittelstand zögert
häufig noch.
Die Software wird fortan einen immer
größeren Teil der Wertschöpfung
vereinnahmen und Kundengelder
abgreifen auf diesem Terrain haben hiesige
Maschinenverehrer bislang wenig
vorzuweisen.
Wenn Geld ausgegeben wird, dann
häufig für die falschen Dinge. Rund 650
Millionen Euro wollen die wichtigsten
zwölf Branchen der deutschen
Wirtschaft im kommenden Jahr
in 4.0-IT investieren, davon allerdings
nur 80 Millionen in die Produktion
von Software - Voraussetzung für ein
Überleben in der neuen Industrieära.
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--- Manager Magazin
Referenzprojekte
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Windmill Park
Analyzing current sensor values for modeling and predictive maintenance
1. CLUSTERING, e.x.
based on wind turbine
performance
3. ANOMALY
PREDICTION AND
DETECTION
2. MODELLING
e.g. temperature
Temperature modeling and prediction
based on SCADA dataset, under normal
operating conditions.

e.g. Generator/Gearbox: bearings
temperature
Client: INGETEAM
Groups of wind
turbines with
similar
performance
Wind farm anomaly detection based on
those temperatures related to the failure:

e.g: bearing temperature monitoring
Too high % of deviation on
temperature X regarding
baseline (the farm, the model).
Dangerous for the Generator
performance.
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Machine tool
Motorize internal signal (like electric consumption) for predict fails in heads and
lineal guides.
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MES System for Automotive Supplier
Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with Java EE
The existing solution came to an end in
terms of maintainability and technologies.
The customer asked for a modern solution
catering all needs.
•
•
•
•
Training internal teams
Defining the a new architecture
Implementation lead
Staffing of development teams
Implemented for:
• Honda / Ohio
• Volkswagen / Wolfsburg
• Ford / China, Thailand, Turkey and India


Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia
35
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MES System for Film-stretching industry
Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with Java EE and Big Data
The existing solution was build by different
vendors and not according to modern
requirements.
The new solution should be re-build based
upon standards like ISA 95 and latest
technologies.
•
•
•
•
Training of internal teams
Defining the a new architecture
Implementation lead of
distributed teams in
Germany and Romania
Staffing of development
teams


Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia
36
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Software Architecture: Review
Architectural review of the application related to planning the production of
the powertrain components of a car manufacturer in Germany
The existing solution was older than 16 years,
maintenance and improvement were almost
impossible due to technical debts.
•
•
•
•
Evaluating the existing architecture
Identification of problematic hot spots
Defining an optimization strategy
Developing the new reference architecture

Consulting/ Development
Training / Coaching

Research / Academia
37
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eConvey: Operating and supervising conveyors
Implementing a new, mobile solution for operating and supervising
conveyors in the automotive sector (mass production)
The existing solution was operated by 250+
touch screens, the mobile solution was
developed to replace several of these.
Based upon direct OPC interaction the
solution allows:
•
•
•
•
to operate the conveyors
(< 5 ms latency),
to localize the operator (Bluetooth LE),
to vizualize the current state of the
conveyor(s) by means of a VISU
to retrieve additional information
by QR-Codes


Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia
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Master Thesis: Industry 4.0, CEP and Big Data
Joint Master Thesis in the field of Complex Event Processing and Big Data Storages
in production lines within the automotive industries
The master thesis of Steffen Templin was done
in collaboration of Dürr Systems, University of
Siegen and Brockhaus Group.
•
•
•
Real-time analysis of complex events from
several streams / sensors in production
processes
Storing large amounts of sensor data in
NoSQL datastores
Prototypical implementation using
OpenSource technologies (WSO2 CEP /
ESB, MongoDB)

Consulting/ Development
Training / Coaching

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Research / Academia
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Contact information:
Brockhaus Consulting GmbH
Gustav Stresemann Ring 1
D - 65189 Wiesbaden
Germany
Fon: +49-611-97774-332
Fax: +49-611-97774-432
Web: www.brockhaus-gruppe.de
Mail: [email protected]
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